マーケティングのプロンプト30選

ペルソナ設計・広告文・SNS投稿・LP改善・KPI設計など、集客まわりで使える指示文。ChatGPT・Claude・Gemini にそのまま貼り付けて使えます。全文公開・登録不要で、 コピーボタンから1クリックで持ち出せます。

[サービス・離脱地点]に対するリタゲ広告 5 案：
・1 案目は「機能」、2 案目は「ベネフィット」、3 案目は「社会的証明」、4 案目は「期間限定」、5 案目は「FAQ」
・見出し 30 字 / 本文 90 字
・推奨クリエイティブ

[ブランド・テーマ・15 秒〜30 秒]のリール構成：
・最初の 1 秒のフック
・3 秒ごとの場面転換
・テロップの長さ
・音源選び方
・CTA（プロフへ／保存／コメント）

[エピソード概要・ゲスト・トピック]の Show Notes：
・エピソードタイトル
・150 字説明
・章立てタイムスタンプ
・ハイライト引用 3
・関連リンク
SEO とリスナー導線を両立。

[ターゲットキーワード・読者像]に対する記事構成（H2/H3）を作成：
・検索意図 3 タイプを満たす章立て
・各 H2 に想定文字数
・FAQ 5 問
・内部リンク候補
・関連キーワード

[キーワード]の検索意図を分析：
・Know / Do / Go / Buy の比率推定
・上位 10 件のページタイプ傾向
・このキーワードでの勝ち筋
・避けるべきタイトルパターン
・関連サブクエリ 10

[業界・ターゲット]に響くインフルエンサーを探す方針を整理：
・チャネル（X / YouTube / Podcast / Newsletter）
・規模（マイクロ／ミドル）
・選定基準（リーチ vs エンゲージメント）
・接触戦略
・避けるべきプロフィール
リサーチ手順も。

[ブランド・テーマ・配信頻度]の 1 ヶ月分カレンダー：
・テーマ配分（教育 / 共感 / 告知 / UGC）
・曜日別の最適時間帯
・各投稿の目的と KPI
・連動企画
・避けるべきトーン

[目的・ターゲット・期間]のメールキャンペーン：
・配信回数と間隔
・各通の役割（教育 / 事例 / オファー）
・ABテスト変数
・セグメント分岐
・配信停止／再エンゲージ

[コンバージョン目的]の LP 構成：
・ヒーロー
・問題提起
・解決策
・社会的証明
・主要機能
・料金 or CTA
・FAQ
・最終 CTA
セクションごとに「読まれる時間」と CV 寄与度の仮説。

[改善対象ページ・現在の指標]に対する AB テスト仮説 10 件：
・要素（コピー / レイアウト / フロー）
・期待効果（数値）
・優先度（影響 × 確度 × 工数）
・最低必要サンプル数
・無効化条件

[ターゲット・課題]に対するリードマグネット 5 案：
・形式（PDF / テンプレ / 診断 / チェックリスト / カリキュラム）
・所要制作時間
・想定 CV 率
・配布チャネル
・ナーチャリング設計

[テーマ・対象者・60 分]のウェビナー構成：
・タイトル候補 5
・章立て（5 セクション）
・参加メリットの提示位置
・Q&A の運用
・録画後の二次利用

[発表内容]に対する PR タイトル 10 案：
・35 文字以内
・新規性 / ニュース性のフック
・記者が拾いやすい言い回し
・検索ヒット狙いの語
それぞれ訴求軸（新規性／規模／意外性／問題提起）を明示。

[テーマ・尺 8〜10 分]の台本：
・フック（30 秒以内）
・章立て（4〜5 章）
・章ごとの視覚要素
・CTA 配置
・サムネ案 3 種

[カテゴリ]の用語集を 30 語想定で構成：
・命名規則（URL / タイトル）
・各記事の最小要素（定義／使われ方／関連語）
・内部リンク方針
・記事間の重複回避
・索引ページ設計

[顧客名・成果]の事例構成：
・困りごと
・選定理由
・導入プロセス
・成果（具体数値 or 体感）
・引用
・読者へのテイクアウェイ
セールス転用も意識。

[現状購読数・配信内容]を踏まえた読者獲得策 8 件：
・サイト動線
・既存配信での紹介
・ゲスト寄稿
・コラボ
・LinkedIn / X 連携
・ランディング最適化
それぞれの月次見込みと工数。

[ファネル現状]に対する改善仮説 10 件を：
・摩擦削減
・社会的証明
・希少性
・パーソナライズ
・支払い手段
の観点から。各仮説の影響 × 工数。

[キャンペーン目的]の KPI 設計：
・北極星指標
・先行 / 遅行
・チャネル別補助 KPI
・成功 / 失敗ライン
・計測実装の必要項目
・終了後のレビュー方法

[ターゲット・サービス概要]に響くコミュニティの探索：
・Subreddit / Discord / Slack / Forum
・モデレーション規約とプロモーション可否
・自己宣伝が嫌われるカルチャーの見極め
・初投稿のテーマ案（価値先出し）
・3 ヶ月の発信プラン
・避けるべきコミュニティ

[ブランド・ターゲット]の Podcast 配信戦略：
・尺と頻度
・ホスト 1 人 / 対談 / インタビュー型
・配信プラットフォーム選定
・SEO（Show Notes / 文字起こし）
・最初の 10 エピソード企画
・参入が遅い場合のニッチ化

[ブランド・予算・候補クリエイター属性]に対するコラボ設計：
・コラボ形式（出演 / 編集 / アンバサダー）
・契約と PR 表記
・KPI（リーチ / エンゲージ / CV）
・素材活用範囲（再投稿 / 広告）
・想定リスク（炎上耐性 / 過去発言）
・小さく試す MVP プラン

<context>
[サービス概要 / LTV と CAC / 価格帯 / 想定パートナー像（ブロガー / メディア / インフルエンサー）/ 競合の報酬水準]
</context>

<task>
アフィリエイトプログラムの設計をユニットエコノミクスと運用込みで返す。「とりあえず 10% 還元」で終わらせない。
</task>

<output_format>
1. 報酬モデル（CPA / RevShare / ハイブリッド）と各々の向き
2. Cookie 期間（短期 7 日 / 中期 30 日 / 長期 90 日）
3. 対象と除外（自社既存顧客の扱い・自己アフィリ防止）
4. 素材提供（バナー / コピーテンプレ / リンクトラッキング）
5. 不正対策（クリックトリガ / IP 重複 / セルフ購入）
6. 初期パートナー獲得策（10〜30 名）
7. パフォーマンス管理（ダッシュボード / 月次レポート）
8. 法的注意点（ステマ規制・特定商取引・景表法）
9. 段階的ローンチプラン（招待制 → 一般公開）
</output_format>

<example>
<input>
B2B SaaS、月 ¥3,000 / LTV ¥36,000 / CAC ¥8,000、競合は 30% RevShare 12 ヶ月。
</input>
<output>
1. RevShare 25% × 12 ヶ月推奨（競合より低めだが Cookie 長くしてバランス）
2. Cookie 60 日（B2B は検討期間長い）
3. 対象: 既存ユーザーは紹介プログラム側、アフィリエイトは新規のみ。自己アフィリは IP + メール一致で除外
4. 素材: ロゴパック / ヒーロー画像 3 種 / 訴求コピー 5 案 / トラッキングリンク自動生成
5. 不正: クリック後 24h 以内の新規登録のみ、IP/デバイス指紋で重複検知、自己購入は監視
6. 初期 30 名: ブログ訪問数で SaaS 比較系メディアを 30 名打診、紹介経由
7. パートナー Portal で月次（クリック / 登録 / 課金 / 報酬）
8. ステマ: 「PR」「広告」明記必須を契約条項に
9. 招待 50 名 3 ヶ月で K-factor 検証 → 一般公開
</output>
</example>

<context>
[サービス概要 / 利用パターン / 既存 NPS / LTV と CAC / リファラル現状（ある場合）]
</context>

<task>
リファラルプログラムを設計する。「ポイント還元」だけで終わらせず、伝播性とユニットエコノミクスまで詰める。
</task>

<output_format>
1. 両側インセンティブの設計（紹介者 / 被紹介者）
2. トリガー（NPS 高 / 達成イベント / 課金後 N 日）
3. 伝播性（K-factor 想定、1 紹介あたり何人連れてくるか）
4. ユニットエコノミクス（1 紹介あたりコスト ≤ CAC × 0.X）
5. 不正検知（自己紹介・bot・複数アカウント）
6. KPI と検証期間
7. 法的注意点（特定商取引・景品表示法）
8. 段階的ローンチ計画
</output_format>

<example>
<input>
B2C 学習 SaaS、月 ¥1,500、LTV ¥18,000、CAC ¥4,000、NPS 32。リファラル未実施。
</input>
<output>
1. 両側: 紹介者 1 ヶ月無料、被紹介者 30% OFF（最初の 3 ヶ月）
2. トリガー: NPS 9-10 の Promoter に 7 日後にメール、初回課金完了でも訴求
3. K-factor 想定 0.3（1 ユーザー → 0.3 人）。マイルドだが安定
4. 1 紹介コスト ¥4,500（紹介者割引 ¥1,500 + 被紹介者割引 ¥3,000）。CAC 比 1.1x なので LTV/CAC で十分回収
5. 不正検知: メアド類似度 / IP 重複 / 紹介→紹介の循環、自動 Flag → 人手 review
6. KPI: 月次紹介発生率 5% / 紹介経由 CV 30% / K=0.3 を 90 日で確認
7. 景表法: 「景品」の上限と「過度な勧誘」表現を法務確認
8. 段階: 1 ヶ月パイロット（10% 抽選） → 3 ヶ月全展開
</output>
</example>

<context>
[プロダクト概要・現状の価値仮説／競合価格／ターゲットセグメント／LTV と CAC の現状値]
</context>

<task>
ビジネス段階（PMF前 / PMF後 / 成熟）に応じたプライシング戦略を比較・選定し、3〜6 ヶ月の実験計画まで出す。
</task>

<output_format>
1. 戦略比較
   - Cost+ / Value-based / Penetration / Skimming
   - 各々の前提と本ケースでの適合度
2. 課金軸（席数 / 利用量 / 成果）の選択と切替リスク
3. 無料枠の設計（freemium / trial / open-source）
4. 年契約割引の幅と回収影響
5. プラン段階（個人 / プロ / 法人 / Enterprise）
6. 実験計画
   - Van Westendorp / コンジョイント / 価格 A/B
   - 既存ユーザーへの倫理配慮
7. 移行プランと既存契約の扱い
</output_format>

<example>
<input>
ビデオ編集 SaaS、PMF後。LTV $1200 / CAC $400。競合は $20-50/月。ターゲットはフリーランス〜中小チーム。
</input>
<output>
推奨: Value-based、利用量＋席数のハイブリッド
- 個人 $25/月（書き出し時間 5h、1 席）
- プロ $59/月（25h、3 席、優先レンダ）
- チーム $129/席/月（無制限、SAML、年割 20%）

無料枠: 2h 透かし入り（コンバージョン目的）
実験: Van Westendorp 200 名で価格帯確認 → 新規のみ価格 A/B 90 日 → 既存は影響なし
移行: 既存 grandfather 12 ヶ月、その後新価格＋通知 60 日前
</output>
</example>

<context>
- Google Search Console データ（直近 90 日）：[対象 URL 群とクリック・表示・CTR・平均順位]
- ターゲットキーワード戦略：[既存記事のクラスタ構造]
- 競合上位の特徴：[コンテンツ長 / 構造化データ / 引用元]
</context>

<task>
GSC データから優先度の高い 10 URL を抽出し、改善仮説と効果見積りを返す。「タイトル変えれば伸びる」のような薄い助言を避ける。
</task>

<output_format>
1. 伸び代の大きい URL 10 件（基準: 順位 6-20 の表示数が多い、CTR が業界平均以下）
2. 改善仮説（タイトル / 内部リンク / コンテンツ追加 / 構造化データ / 検索意図ズレ）
3. 想定 CTR / 順位の改善幅（数値根拠付き）
4. 優先順位（影響規模 × 確度 × 工数）
5. 内部リンク戦略（クラスタ親子・パンくず）
6. AEO（AI Overview）対応（FAQ・要約段落・schema）
7. モニタリング指標と判定タイミング（週次 GSC / 1 ヶ月 vs 3 ヶ月）
8. やってはいけない施策（無関係キーワード詰め込み等）
</output_format>

<example>
<input>
GSC: 「ai 比較 おすすめ」順位 8、表示 12,000、CTR 1.2%。記事タイトル「【2025年最新】AIツールおすすめランキング！」、本文 2,800 文字、内部リンクは関連記事 3 本のみ。
</input>
<output>
URL候補（抜粋3件）:
1. /blog/ai-comparison（順位8）
   - 仮説: タイトルが煽り型で CTR 低、検索意図 (Know+Buy) に料金比較が無い
   - 改善: タイトルを「AIツール比較 2025|料金・機能・日本語対応で選ぶ」に、料金表セクション追加、SoftwareApplication schema、FAQ 5 件
   - 想定: 順位 8→4、CTR 1.2→3.5%、月クリック +280
   - 優先度: 高（影響大 × 確度高 × 工数中）
2. /tools/cursor（順位12）
   - 仮説: 競合は実機スクショ多い、本記事は文字のみ
   - 改善: 公式スクショ 4 枚、料金 → 機能 → デメリット の構造に
   - 想定: 順位 12→7
3. /compare/cursor-vs-copilot（順位15）
   - 仮説: 比較表が画像、テキスト化されてない
   - 改善: HTML テーブル化、列見出し最適化
   - 想定: 順位 15→8

内部リンク: クラスタ親（/blog/ai-comparison）→ 子（個別ツール）→ 孫（比較記事）の 3 層
AEO: 各ページ冒頭に 80 字要約 + FAQ schema
モニタリング: 週次 GSC、1 ヶ月で順位、3 ヶ月で CV
NG: H1 にキーワードを 3 回以上、無関係なロングテール誘導
</output>
</example>

<context>
[プロダクト概要 / ローンチ目的（認知 / 売上 / 採用）/ ターゲット媒体 / 予算 / 競合の動向]
</context>

<task>
30 日前から 7 日後までのタイムラインで PR 計画を立てる。リリース当日だけ盛り上げて終わる『花火型』を避ける。
</task>

<output_format>
1. タイムライン（T-30 / T-14 / T-7 / Day0 / +1 / +7 / +30）
2. 媒体別アプローチ（業界誌 / 一般ニュース / 個人ブロガー / Podcast / X）
3. スポークスパーソンの設定（誰が何を語るか）
4. 想定 Q&A（5〜10 件、ネガティブ含む）
5. FAQ ページの公開タイミング
6. 社内統制（情報解禁プロトコル / NDA 範囲）
7. 競合反応への備え
8. 成功 KPI と中止条件
</output_format>

<example>
<input>
SaaS スタートアップ、プロダクト全体刷新（新コア機能 X 追加）。ターゲット媒体: TechCrunch Japan / 業界 SNS / 個人エンジニア。予算 ¥500K。
</input>
<output>
1. T-30: スポークスパーソン社内合意、想定 Q&A 完成、ベータ顧客 5 社にエンバーゴ NDA
   T-14: TechCrunch ピッチ、業界 SNS インフルエンサー 3 名にプレビュー
   T-7: SNS で「来週何かが起きる」teaser
   Day0: 公式発表、CEO X 投稿、CS から既存顧客にメール、TC 記事公開
   +1: ライブ Q&A セッション
   +7: 利用 metric 共有 + 顧客成功事例 1 本
   +30: ポストモーテム
2. TC: エンバーゴ事前ピッチ / 業界 SNS: 個人配信のキーパーソン経由 / Podcast: ローンチ前収録 / X: 自社チームの一斉投稿
3. CEO: ビジョン・市場、CTO: 技術的 deep-dive
4. Q&A: 「既存ユーザーは強制移行か」「価格は変わるか」「競合との違い」「セキュリティ」「PII の扱い」
5. FAQ: Day0 公開
6. 社内統制: PR/Eng/CS/CEO のみ T-30 から、その他は T-7
7. 競合反応: 機能模倣告知の備え（差別化メッセージング）
8. KPI: TC 含む媒体 3 件以上、登録 1,000、新規 ARR ¥10M。中止: 競合が同日大型ローンチ予定なら 1 週間ずらす
</output>
</example>

<context>
[LP URL または HTML 全文／現状の主要 KPI（CV率・直帰率・スクロール深度）／ターゲットペルソナ]
</context>

<task>
監査対象の LP に対し、改善余地を優先度付きで 12 件挙げる。一般論ではなく該当 LP のテキスト・構成に対する具体的な指摘を返す。
</task>

<output_format>
各項目について：
- 該当箇所（セクション名 / セレクタ）
- 現状の問題
- 改善案（書き換え or 構成変更）
- 想定インパクト（CV / 直帰 / SEO）
- 工数（小 / 中 / 大）
- 優先度（影響 × 確度 × 工数）

監査軸：
1. ヒーローのメッセージ密度と一文目の引き
2. 社会的証明（事例・ロゴ・引用）の説得力
3. 機能 vs ベネフィットの比率
4. モバイル可読性（行間・フォントサイズ・CTA タップ範囲）
5. CTA 階層と離脱抑止
6. ページ速度（LCP / CLS / INP）
7. AEO（AI Overview に拾われる構造化）
</output_format>

<example>
<input>
URL 例: https://example.com（プロジェクト管理 SaaS）。CV 率 1.2%、直帰率 65%。ターゲットはエンジニアマネージャー。
</input>
<output>
1. ヒーロー: 『すべてのチームに最適化』が抽象。具体改善案 → 『PR とタスクが 1 画面で解決する。Slack に流れない PM ツール』。インパクト: 直帰 -10pt 想定。工数: 小。優先: 高
2. 社会的証明: ロゴだけ 8 社並ぶが事例本文なし。改善案 → 1 件深堀り（数値付き）。インパクト: CV +0.3pt。工数: 中。優先: 高
3. ベネフィット比率: 機能列挙 70% / ベネフィット 30%。改善案 → ヒーロー以下を反転。インパクト: スクロール深度 +20%。工数: 中。優先: 中
... (中略 12 件まで)
</output>
</example>

<context>
[テスト概要 / 仮説 / 主要指標と副指標 / p値 / 信頼区間 / 効果量 / サンプル数 / 期間]
</context>

<task>
テスト結果を統計的・実務的の両面で解釈し、ロールアウト是非を返す。「p < 0.05 だから採用」のような短絡を避ける。
</task>

<output_format>
1. 統計的有意性 vs 実務的有意性（効果量と信頼区間）
2. 覗き見問題（Peeking）の確認 — 期間中に途中で意思決定していないか
3. サブグループ別の効果（Simpson's Paradox の警戒）
4. 新奇性効果・季節性・曜日要因の補正
5. SRM（Sample Ratio Mismatch）チェック
6. ロールアウト判断（Yes / No / Hold で再テスト）
7. 「次にやる」テストの設計
8. ステークホルダー向け 200 字サマリ
</output_format>

<example>
<input>
新オンボーディング案 vs 旧。CV 率 12.0% → 12.6%、p=0.04、N=10,000、効果量+5%、副指標（D7 retention）に有意差なし
</input>
<output>
1. 統計: 有意（p=0.04）。実務: +0.6pt は売上で月+45 万円相当、許容
2. Peeking: 1 回中間確認あり、Sequential Test 補正で p=0.07 に上昇 → 微妙
3. サブグループ: 法人セグメントで +1.5pt、個人で 0pt（Simpson 警戒）
4. 季節: テスト期間に大型キャンペーンが重複、補正で +0.3pt に縮小
5. SRM: 49.8 / 50.2 → OK
6. 判断: Hold。法人セグメントだけ先行ロールアウト＋個人は再テスト
7. 次: 個人向けに別仮説（価値訴求の抽象度）
8. サマリ: 全体は微増だが補正後は実質+0.3pt。法人で効果集中につき法人だけ先行展開、個人は別仮説で再テスト推奨
</output>
</example>

<context>
[現状チャネル別パフォーマンス（CPA/LTV/CV数）/ 年予算 / 組織の運用キャパシティ / 業界特性]
</context>

<task>
検索（SEO/SEM）と SNS（Organic/Paid）の予算配分案を、ユニットエコノミクスと運用負荷で立てる。「とりあえず半々」を避ける。
</task>

<output_format>
1. チャネル別 CPA / LTV / 回収期間
2. 先行投資が必要なチャネル（SEO は 6 ヶ月以上）
3. 季節性とイベント連動
4. 組織の運用キャパシティ（外注 vs 内製）
5. 「まだ試していない」チャネルへの探索枠（10〜15%）
6. 四半期ごとの再評価ルール（指標と判定）
7. 配分案（ベース / 攻め / 守り の 3 シナリオ）
8. リスク管理（一極集中の防止）
</output_format>

<example>
<input>
B2C オンライン学習 SaaS、年予算 ¥120M。現状 SEM 60% / SNS 広告 30% / SEO 10%。CAC は SEM ¥6,000 / SNS ¥4,500、LTV ¥30,000。
</input>
<output>
1. SEM CPA ¥6K で回収 6 ヶ月、SNS は ¥4.5K で 4 ヶ月、SEO はコンテンツ制作のみ ¥30K/月（CPA 算出に半年要）
2. SEO は 6 ヶ月以降から効く。今期から仕込み必須
3. 学習は新学期（4 月・9 月）にスパイク
4. SEM 内製、SNS 一部外注、SEO は内製ライター 2 名
5. 探索 10%（TikTok 短尺・Podcast スポンサー）
6. 四半期: CPA 上昇 20% で配分見直し、回収 8 ヶ月超で停止
7. 推奨配分:
   - ベース SEM 45 / SNS 30 / SEO 15 / 探索 10
   - 攻め SEM 35 / SNS 35 / SEO 20 / 探索 10
   - 守り SEM 60 / SNS 25 / SEO 10 / 探索 5
8. リスク: SEM 1 アカウント停止リスクへ別アカ運用、SEO は Google アルゴ変更耐性として複数クラスタ
</output>
</example>